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PyTorch中如何應對梯度消失和爆炸問題

小樊
110
2024-03-05 18:37:54
欄目: 編程語言

  1. 梯度消失問題：
  • 使用非飽和激活函數，如ReLU、LeakyReLU等
  • 使用Batch Normalization來規范化網絡的輸入
  • 使用較小的學習率
  • 使用梯度裁剪，限制梯度的大小
  1. 梯度爆炸問題：
  • 使用梯度裁剪，限制梯度的大小
  • 使用權重正則化，如L1正則化、L2正則化
  • 使用較小的學習率
  • 初始化權重時可以使用Xavier初始化或He初始化

通過以上方法可以有效地減輕梯度消失和爆炸問題，提高訓練的穩定性和效果。

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